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Die besten gestão de contexto de conversa-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte gestão de contexto de conversa-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

gestão de contexto de conversa

  • ZhipuAI Agent to OpenAI

    Open-Source-Agent-Framework, das ZhipuAI-API mit OpenAI-kompatiblen Funktionsaufrufen, Tool-Orchestrierung und Multi-Schritt-Workflows verbindet.
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    Was ist ZhipuAI Agent to OpenAI?
    ZhipuAI Agent to OpenAI ist ein spezialisiertes Agenten-Framework, das ZhipuAI’s Chat-Completion-Dienste mit OpenAI-ähnlichen Agenten-Schnittstellen verbindet. Es bietet ein Python-SDK, das das Funktionsaufruf-Paradigma von OpenAI widerspiegelt und Drittanbieter-Tool-Integrationen unterstützt. Entwickler können benutzerdefinierte Tools definieren, externe APIs anrufen und den Gesprächskontext über mehrere Runden beibehalten. Das Framework kümmert sich um Request-Orchestrierung, dynamische Prompt-Konstruktion und Response-Parsing, liefert strukturierte Ausgaben im OpenAI ChatCompletion-Format. Durch die Abstraktion der API-Unterschiede ermöglicht es die nahtlose Nutzung chinesischer Modelle innerhalb bestehender OpenAI-Workflows. Ideal für den Bau von Chatbots, virtuellen Assistenten und automatisierten Workflows, die chinesische LLM-Fähigkeiten benötigen, ohne bestehende OpenAI-Codebasen zu verändern.
    ZhipuAI Agent to OpenAI Hauptfunktionen
    • OpenAI-kompatible Funktionsaufruf-Schnittstelle für ZhipuAI
    • Dynamische Tool- und API-Integration
    • Sitzungs- und Speichermanagement für Multi-Turn-Gespräche
    • Automatisches Prompt-Templating und Parsing
    • Antwortbehandlung mit strukturierten Tool-Ausgaben

  • LazyLLM

    LazyLLM ist ein Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, intelligente KI-Agenten mit individuellem Speicher, Tool-Integration und Arbeitsabläufen zu erstellen.
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    Was ist LazyLLM?
    LazyLLM bietet externe APIs oder benutzerdefinierte Utilities. Agenten führen definierte Aufgaben durch sequenzielle oder verzweigte Arbeitsabläufe aus und unterstützen synchrone sowie asynchrone Operationen. LazyLLM enthält außerdem integrierte Protokollierungs- und Testutilities sowie Erweiterungspunkte zum Anpassen von Eingabeaufforderungen oder Abrufstrategien. Durch die Verwaltung der zugrunde liegenden Orchestrierung von LLM-Aufrufen, Speicherverwaltung und Tool-Ausführung ermöglicht LazyLLM eine schnelle Prototypenerstellung und Deployment intelligenter Assistenten, Chatbots und Automatisierungsskripte mit minimalem Boilerplate-Code.
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